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深度学习在阿尔茨海默病fMRI图像分类中的研究进展
被引量:
1
1
作者
林子粲
李烁
+3 位作者
许桓阁
钟蔚颖
王奕博
王之琼
《阿尔茨海默病及相关病杂志》
2023年第1期69-72,共4页
阿尔茨海默病(Alzheimer's disease, AD)是一种多见于85岁以上老人的神经系统变性疾病,其特征多表现为失语,记忆障碍等。功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)是医生诊断AD的重要工具。目前,深度学习已在...
阿尔茨海默病(Alzheimer's disease, AD)是一种多见于85岁以上老人的神经系统变性疾病,其特征多表现为失语,记忆障碍等。功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)是医生诊断AD的重要工具。目前,深度学习已在声音,图像,文字等数据领域取得突破性的进展,其在AD的fMRI图像分类中的应用也成为了研究热点。本文首先回顾了深度学习的概念;然后介绍了基于深度学习的AD的fMRI图像分类中的几种方法,包括卷积神经网络方法,循环神经网络方法,图神经网络方法;最后对未来的发展进行展望,为后续研究提供参考。
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关键词
阿尔茨海默病
分类
深度学习
fmri图像
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职称材料
基于SVM及其改进算法的fMRI图像分类性能研究
被引量:
2
2
作者
吕卓
谢松云
+1 位作者
赵金
赵海涛
《电子设计工程》
2011年第16期24-27,共4页
为了提出一种更适用于分析fMRI图像特征的机器学习算法,引入机器学习近年提出的、具有较好的泛化能力、并能够保证极值解是全局最优解的新方法支持向量机(SVM)算法,具体选择了PSVM、SSVM、LPSVM、NSVM 4种SVM改进算法以及基本SVM算法应...
为了提出一种更适用于分析fMRI图像特征的机器学习算法,引入机器学习近年提出的、具有较好的泛化能力、并能够保证极值解是全局最优解的新方法支持向量机(SVM)算法,具体选择了PSVM、SSVM、LPSVM、NSVM 4种SVM改进算法以及基本SVM算法应用于fMRI图像的分类问题,在MATLAB平台上进行了算法仿真实现。在对各种算法的分类计算时间、分类精确度两个方面进行比较和讨论后,得到PSVM算法在fMRI图像的分类问题上,有较好的综合性能。
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关键词
机器学习
SVM
分类
fmri图像
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职称材料
基于贝叶斯分层混合模型的大脑FMRI图像分割
被引量:
5
3
作者
刘金山
陈镇坤
黄来华
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2015年第4期603-611,共9页
功能性磁共振成像(FMRI)是通过探索神经元活动的生物特性来揭示大脑功能的空间和时间信息的神经影像技术,自问世以来迅速应用于医学和脑神经科学的研究。本文针对目前大脑FMRI图像分割方法必须事先给定分割数目的问题,将完备数据似然方...
功能性磁共振成像(FMRI)是通过探索神经元活动的生物特性来揭示大脑功能的空间和时间信息的神经影像技术,自问世以来迅速应用于医学和脑神经科学的研究。本文针对目前大脑FMRI图像分割方法必须事先给定分割数目的问题,将完备数据似然方法、分层先验和可识别先验引入混合模型,建立一种对先验弱依赖的贝叶斯分层混合模型,采用可逆跳马尔可夫链蒙特卡罗算法对模型参数进行估计,实现在可变维参数空间的跳跃式抽样。对人类大脑FMRI图像的实例分析中,抽样得到的组织成分数与图像强度特征相一致,抽样分割结果图与原始图像相吻合。数据分析结果说明,贝叶斯分层混合模型方法能较好地体现FMRI图像的实际特征。
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关键词
大脑
fmri图像
贝叶斯分层混合模型
可逆跳MCMC
原文传递
一种磁共振脑功能成像的头部移动校正方法
被引量:
1
4
作者
汪和生
王涛
+1 位作者
冯焕清
吴端
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期573-578,共6页
在磁共振脑功能成像 (functionalmagneticresonanceimaging ,fMRI)试验中 ,头部很小的移动就会对试验结果产生不良影响 ,因此在对数据统计分析之前要求进行移动校正 .本文利用LMF(levenberg mrquardt fletcher)算法极小化参考图像和校...
在磁共振脑功能成像 (functionalmagneticresonanceimaging ,fMRI)试验中 ,头部很小的移动就会对试验结果产生不良影响 ,因此在对数据统计分析之前要求进行移动校正 .本文利用LMF(levenberg mrquardt fletcher)算法极小化参考图像和校正图像之间的残差平方和自动校正fMRI图像 ,根据多分辨率金字塔结构由粗到细地搜索最优解 ,既可以较快的收敛 ,又可以考虑较大的移动 .
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关键词
头部移动校正
磁共振脑功能成像
LMF非线性最小二乘法
金字塔结构
残差平方
fmri图像
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职称材料
题名
深度学习在阿尔茨海默病fMRI图像分类中的研究进展
被引量:
1
1
作者
林子粲
李烁
许桓阁
钟蔚颖
王奕博
王之琼
机构
东北大学医学与生物信息工程学院
东北大学计算机科学与工程学院
东北大学工商管理学院
出处
《阿尔茨海默病及相关病杂志》
2023年第1期69-72,共4页
基金
国家级大学生创新创业训练计划资助项目(221233)。
文摘
阿尔茨海默病(Alzheimer's disease, AD)是一种多见于85岁以上老人的神经系统变性疾病,其特征多表现为失语,记忆障碍等。功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)是医生诊断AD的重要工具。目前,深度学习已在声音,图像,文字等数据领域取得突破性的进展,其在AD的fMRI图像分类中的应用也成为了研究热点。本文首先回顾了深度学习的概念;然后介绍了基于深度学习的AD的fMRI图像分类中的几种方法,包括卷积神经网络方法,循环神经网络方法,图神经网络方法;最后对未来的发展进行展望,为后续研究提供参考。
关键词
阿尔茨海默病
分类
深度学习
fmri图像
Keywords
Alzheimer's disease
Classification
Deep learning
fmri
image
分类号
R749.1 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
基于SVM及其改进算法的fMRI图像分类性能研究
被引量:
2
2
作者
吕卓
谢松云
赵金
赵海涛
机构
西北工业大学电子信息学院
第四军医大学第一附属医院放射科
出处
《电子设计工程》
2011年第16期24-27,共4页
基金
西北工业大学研究生创业种子基金资助项目(Z2011092)
文摘
为了提出一种更适用于分析fMRI图像特征的机器学习算法,引入机器学习近年提出的、具有较好的泛化能力、并能够保证极值解是全局最优解的新方法支持向量机(SVM)算法,具体选择了PSVM、SSVM、LPSVM、NSVM 4种SVM改进算法以及基本SVM算法应用于fMRI图像的分类问题,在MATLAB平台上进行了算法仿真实现。在对各种算法的分类计算时间、分类精确度两个方面进行比较和讨论后,得到PSVM算法在fMRI图像的分类问题上,有较好的综合性能。
关键词
机器学习
SVM
分类
fmri图像
Keywords
machine learning
SVM
classification
fmri
image
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于贝叶斯分层混合模型的大脑FMRI图像分割
被引量:
5
3
作者
刘金山
陈镇坤
黄来华
机构
华南农业大学应用数学系
出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2015年第4期603-611,共9页
基金
国家自然科学基金项目(11171117)
广东省自然科学基金项目(S2011010002371)
文摘
功能性磁共振成像(FMRI)是通过探索神经元活动的生物特性来揭示大脑功能的空间和时间信息的神经影像技术,自问世以来迅速应用于医学和脑神经科学的研究。本文针对目前大脑FMRI图像分割方法必须事先给定分割数目的问题,将完备数据似然方法、分层先验和可识别先验引入混合模型,建立一种对先验弱依赖的贝叶斯分层混合模型,采用可逆跳马尔可夫链蒙特卡罗算法对模型参数进行估计,实现在可变维参数空间的跳跃式抽样。对人类大脑FMRI图像的实例分析中,抽样得到的组织成分数与图像强度特征相一致,抽样分割结果图与原始图像相吻合。数据分析结果说明,贝叶斯分层混合模型方法能较好地体现FMRI图像的实际特征。
关键词
大脑
fmri图像
贝叶斯分层混合模型
可逆跳MCMC
Keywords
human brain
fmri
Bayesian hierarchical mixture model
reversible jump MCMC
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
一种磁共振脑功能成像的头部移动校正方法
被引量:
1
4
作者
汪和生
王涛
冯焕清
吴端
机构
中国科学技术大学电子科技系
安徽省菲特科技有限公司
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期573-578,共6页
文摘
在磁共振脑功能成像 (functionalmagneticresonanceimaging ,fMRI)试验中 ,头部很小的移动就会对试验结果产生不良影响 ,因此在对数据统计分析之前要求进行移动校正 .本文利用LMF(levenberg mrquardt fletcher)算法极小化参考图像和校正图像之间的残差平方和自动校正fMRI图像 ,根据多分辨率金字塔结构由粗到细地搜索最优解 ,既可以较快的收敛 ,又可以考虑较大的移动 .
关键词
头部移动校正
磁共振脑功能成像
LMF非线性最小二乘法
金字塔结构
残差平方
fmri图像
Keywords
fmri
LMF non linear least square optimization
pyramidical structure
分类号
R741.04 [医药卫生—神经病学与精神病学]
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习在阿尔茨海默病fMRI图像分类中的研究进展
林子粲
李烁
许桓阁
钟蔚颖
王奕博
王之琼
《阿尔茨海默病及相关病杂志》
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于SVM及其改进算法的fMRI图像分类性能研究
吕卓
谢松云
赵金
赵海涛
《电子设计工程》
2011
2
下载PDF
职称材料
3
基于贝叶斯分层混合模型的大脑FMRI图像分割
刘金山
陈镇坤
黄来华
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2015
5
原文传递
4
一种磁共振脑功能成像的头部移动校正方法
汪和生
王涛
冯焕清
吴端
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002
1
下载PDF
职称材料
已选择
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